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                    <h1>SSR标记分析</h1>
                    <p>
                        SSR（Simple Sequence Repeats），是近年发展起来的一种以特异引物PCR为基础的分子标记技术，也称为微卫星DNA（Microsatellite DNA），是一类由几个核苷酸（一般为1-6个）为重复单位组成的长达几十个核苷酸的串联重复序列。每个SSR两侧的序列一般是相对保守的单拷贝序列。
                    </p>
                </div>
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                                <h1 >分析软件介绍</h1>
                            </div>
                            <div class="layui-col-xs12">
                                <p class='title' width='50%'>
                                    BWA：<a href="http://bio-bwa.sourceforge.net/bwa.shtml">http://bio-bwa.sourceforge.net/bwa.shtml</a>
                                </p>
                                <p>
                                    BWA是一个软件包，用于将测序数据与大型参考基因组（如人类基因组）进行比对。它由三种算法组成：BWA-backtrack，BWA-SW和BWA-MEM。第一种算法是为较早Illumina序列读取设计的，最长可达100 bp，而其余两个序列的长度则从70 bp到1 Mb不等。
                                    BWA-MEM和BWA-SW具有类似的功能，例如支持长读长和拆分对齐，最新的BWA-MEM由于更快更准确是最常用的使用方法。
                                </p>
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                            <div class="layui-col-xs12">
                                <p class='title'>
                                    GATK：<a href="https://software.broadinstitute.org/gatk/">https://software.broadinstitute.org/gatk/</a>
                                </p>
                                <p>
                                    由隶属麻省理工学院和哈佛大学的博德研究所（Broad Institute）发布的基因组分析工具箱GATK（Genome Analysis Toolkit），是目前业界领先的基因组变异检测工具包。目前世界上已有超过45000个学术和商业用户使用GATK分析过上百万个项目，在SNP识 别、DNA插入或缺失标记、RNA序列数据领域，GATK已成为业界标准。为提升分析工具的性能，GATK4拓展了分析范围，加入了拷贝数和结构变异分 析，
                                    这将有助于生殖与体细胞的研究应用。
                                </p>
                      
                                <img class='middle_img' src="../img/gatk.png" />
                  
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                            <div class="layui-col-xs12">
                                <p class='title'>
                                    Samtools：<a href="http://www.htslib.org/">http://www.htslib.org/</a>
                                </p>
                                <p>
                                    SAMtools提供了各种实用程序来处理SAM格式的对齐，包括按位置格式进行排序、合并、索引和对齐。本身SAMtools也是一款较为常用的变异检测分析软件。
                                </p>
                            </div>
                            <div class="layui-col-xs12">
                                <p class='title'>
                                    Delly：<a href="https://github.com/dellytools/delly">https://github.com/dellytools/delly</a>
                                </p>
                                <p>
                                    Delly是目前比较流行的一款结构变异（structural variant, SV）检测软件，它使用二代测序（NGS）数据PE配对策略，可以检测样本中SV的位置、基因型（INS, DEL, DUP, INV, BND）、长度和变异数目等信息。
                                </p>
                            </div>
                            <div class="layui-col-xs12">
                                <p class='title'>
                                    CNVnator：<a href="https://github.com/abyzovlab/CNVnator">https://github.com/abyzovlab/CNVnator</a>
                                </p>
                                <p>
                                    CNVnator是目前较为流行的CNV分析工具，是通过检测样本在一个参考基因组上Reads的深度分布情况来检测CNV，适用于单样本大的CNV检测。
                                </p>
                            </div>
                            <div class="layui-col-xs12">
                                <p class='title'>
                                    SnpEff：<a href="http://snpeff.sourceforge.net/">http://snpeff.sourceforge.net/</a>
                                </p>
                                <p>
                                    SnpEff 是基于其基因组位置对突变位点进行注释并预测编码效果。注释的基因组位置包括内含子、非翻译区、上游、下游、剪接位点或基因间区域。可以预测诸如同义或非 同义氨基酸替换、起始密码子增加或损失、终止密码子增益或损失或移码突变等编码效应。SnpEff会根据变异位点对蛋白编码的影响，从高到低依次分为 High、Moderate、Low和Modifier四个等级。
                                </p>
                            </div>
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                    <div class="layui-col-xs12">
                        <h1>参考文献</h1><ul>
                            <li>1.Li H, Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows–Wheeler transform[J]. Bioinformatics, 2009, 25(14): 1754-1760.</li><li>2.McKenna A, Hanna M, Banks E, et al. The Genome Analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data[J]. Genome research, 2010, 20(9): 1297-1303.</li><li>3.Li H, Handsaker B, Wysoker A, et al. The sequence alignment/map format and SAMtools[J]. Bioinformatics, 2009, 25(16): 2078-2079.</li><li>4.Rausch T, Zichner T, Schlattl A, et al. DELLY: structural variant discovery by integrated paired-end and split-read analysis [J]. Bioinformatics, 2012, 28(18):i333.</li><li>5.Abyzov A, Urban A E, Snyder M, et al. CNVnator: an approach to discover, genotype, and characterize typical and atypical CNVs from family and population genome sequencing[J]. Genome research, 2011, 21(6): 974-984.</li><li>6.Cingolani P, Platts A, Wang L L, et al. A program for annotating and predicting the effects of single nucleotide polymorphisms, SnpEff: SNPs in the genome of Drosophila melanogaster strain w1118; iso-2; iso-3[J]. Fly, 2012, 6(2): 80-92.</li>
                        </ul>
                    </div>
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